통권 403호-AI 발전이 폐기물 컴퓨터를 증가시킨다?
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작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 174회 작성일 24-11-27 13:43본문
인공지능 컴퓨터의 전자 폐기물이 ‘통제 불가능한 수준’으로 증가할 수 있다
세상을 바꾸고 있는 인공지능(AI), 하지만…
인공지능은 세상을 편리하게 바꾸어주고 있다. 생성형 인공지능은 단 몇 줄의 문장으로 그림을 그려주거나 글을 써주기도 하고, 질문에 대한 답을 찾고 정리하여 제시한다. 이는 밤낮으로 ‘구글링’을 해가며 쏟아붓던 노력과는 차원이 다른 손쉬움이다. 불과 몇 년 만에 이처럼 세상은 완전히 변해버렸으며 앞으로의 변화의 폭은 더 커질 전망이다.
하지만 이 모든 것이 낙관적이지만은 않은 듯 보인다. 인공지능 모델 사용의 빠른 확산으로 전자 폐기물(e-waste)이 급증할 것으로 예상되고 있기 때문이다. 최근 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science)에 게재된 한 연구에 따르면, 2030년까지 전자 폐기물이 연간 120만 톤에서 500만 톤까지 증가할 것으로 추정된다. 이는 2023년 발생한 전자 폐기물의 약 1,000배에 해당하는 수치이다.
이스라엘 라이히만 대학교의 지속 가능 개발 전문가이자 논문의 공동 저자인 아사프 차호르는 연구진이 ‘생성형 AI’, 특히 대규모 언어 모델에서 발생하는 전자 폐기물이 수년 내로 크게 증가할 수 있다는 결과를 도출했는데, 감축 조치를 시행하지 않으면 전자 폐기물은 2030년까지 연간 250만 톤에 달할 수 있다고 경고하고 있다.
‘전자 폐기물(e-waste)’란?
우리가 ‘구식’이거나 고장난 전자 기기를 버릴 때, 이들은 전자 폐기물로 간주된다. 즉, 컴퓨터, 스마트폰, 충전기와 케이블, 전자 장난감, 자동차, 대형 서버 시스템 등이 포함된다. 전자 폐기물은 전 세계에서 매년 발생하는 총 유해 폐기물의 70%를 차지하지만, 그중 12.5 %만이 재활용된다. 참고로 The World Counts의 실시간 카운터에서 보여주고 있듯이 전자 폐기물은 지금 이 순간에도 계속해서 빠르게 증가하고 있다. (관련 링크 바로 가기)
전자 폐기물은 재활용률이 높지 않기에 그 양을 줄이기 위해 노력해야 하지만, 낮은 재활용률 보다 큰 문제는 ‘유해 물질 방출’이다. 전자 폐기물은 부적절한 폐기 과정에서 납, 수은 같은 유해 물질이 방출되어 생태계와 인체 건강에 해를 끼칠 수 있다.
‘Now or Never’
2024년 10월 28일 발표된 이번 연구 결과는 텍스트, 이미지, 비디오 또는 음악을 대규모 데이터 세트에서 생성하는 ‘생성형 AI 알고리즘’에서 발생하는 전자 폐기물에 초점을 맞추고 있다. 이미 연구를 통해 밝혀진 바에 따르면 AI는 이미 매우 높은 에너지 요구량을 가지고 있는데, 예를 들어 SemiAnalysis의 계산에 따르면 AI로 인해 2030년까지 전 세계 에너지 생산의 4.5%를 데이터 센터가 사용할 수 있다고 한다.
하지만 문제는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 프로그램에서 발생하는 전자 폐기물 양이 명확하지 않다는 점이다. 전자 폐기물 양을 정확하게 예측하기 어려운 이유는 AI 학습과 사용에 필요한 모든 컴퓨터 리소스를 포함해야 하기 때문이다. 또한 생성형 AI는 하드웨어 인프라와 칩 기술의 급속한 발전에 의존하므로, 하드웨어가 업데이트되거나 교체됨에 따라 더 많은 전자 폐기물이 발생할 것으로 보인다. 따라서 AI가 통제 불가능한 수준으로 증가하기 전, 현재의 전자 폐기물 문제에 대처하는 것이 훨씬 더 쉽고 비용 효율적인 방법인 셈이다.
전자 폐기물을 감축하려면?
연구진은 이번 연구에서 전자 폐기물 감축을 위한 해결책을 제시하고 있다. 특히 생성형 AI 하드웨어의 수명 연장, 재사용, 재활용 전략을 통해 전자 폐기물 발생을 16%에서 86%까지 줄일 수 있다고 추정했는데, 이러한 노력이 널리 확산되면 전자 폐기물을 크게 줄일 수 있는 기회가 될 수 있다.
연구진은 먼저 전자 폐기물 규모를 정량화하기 위한 모델을 만들었다. 그 결과 AI 성장이 가속화된 시나리오에서 연간 500만 톤의 전자 폐기물이 발생할 수 있다고 예측했다. 하지만 연구진은 인공지능 관련 산업의 급격한 변화로 인해 이 추정치가 과소평가되었을 수 있다고 설명하며, 반도체 수입에 대한 지정학적 제한과 서버 교체 속도 증가가 생성형 AI와 관련된 전자 폐기물 발생을 더욱 심화시킬 수 있다고 경고하고 있다. 또한 이 연구는 대규모 언어 모델과 같은 생성형 AI 시스템에서 발생하는 전자 폐기물만을 포함했으며, 다른 형태의 AI에서 발생하는 전자 폐기물은 포함하지 않았다.
분명한 점은 AI 생태계 전반에서 발생하는 전자 폐기물은 상당하다는 점이다. AI 기술의 활용이 증가함에 따라 이 수치가 크게 상승할 것으로 예측하며, 다양한 형태의 AI로 인한 환경 문제가 복합적으로 발생할 수 있다.
연구진은 전자 폐기물 문제가 세계적으로 영향을 미칠 수 있으므로 전자 폐기물 감축을 위한 글로벌 전략이 필요하다고 주장한다. 연구진이 제안한 ‘순환 경제 전략’은 폐기물을 최소화하고 컴퓨터 하드웨어의 효율성 향상을 목표로 하는데, 주로 기존 하드웨어의 사용 수명 연장을 통해 새 장비 구매를 늦추고 컴퓨터 부품의 재사용 및 재제조, 재활용이 가능한 하드웨어 자재 추출 등이 포함된다. 연구진은 정부의 정책 지원을 기반으로 산업과 지역 사회에 널리 구현되면 더욱 큰 잠재력을 보일 것이라고 설명한다.
또한 연구진은 지역 사회 기반 프로그램과 기업과의 파트너십을 통해 기업과 소비자가 전자 제품을 지속 가능하게 관리할 수 있도록 돕는 전자 폐기물 수집 및 재활용 노력을 촉진하고 있다고 주장하며, 전자 폐기물이 환경과 건강에 미치는 피해를 완화하기 위해서는 형평성 있는 국경 간 관리 전략이 반드시 필요하다고 강조하고 있다.
출처 : 사이언스 타임즈/과학기술/정보통신기술 김민재 리포터, 2024.11.4.
세상을 바꾸고 있는 인공지능(AI), 하지만…
인공지능은 세상을 편리하게 바꾸어주고 있다. 생성형 인공지능은 단 몇 줄의 문장으로 그림을 그려주거나 글을 써주기도 하고, 질문에 대한 답을 찾고 정리하여 제시한다. 이는 밤낮으로 ‘구글링’을 해가며 쏟아붓던 노력과는 차원이 다른 손쉬움이다. 불과 몇 년 만에 이처럼 세상은 완전히 변해버렸으며 앞으로의 변화의 폭은 더 커질 전망이다.
하지만 이 모든 것이 낙관적이지만은 않은 듯 보인다. 인공지능 모델 사용의 빠른 확산으로 전자 폐기물(e-waste)이 급증할 것으로 예상되고 있기 때문이다. 최근 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science)에 게재된 한 연구에 따르면, 2030년까지 전자 폐기물이 연간 120만 톤에서 500만 톤까지 증가할 것으로 추정된다. 이는 2023년 발생한 전자 폐기물의 약 1,000배에 해당하는 수치이다.
이스라엘 라이히만 대학교의 지속 가능 개발 전문가이자 논문의 공동 저자인 아사프 차호르는 연구진이 ‘생성형 AI’, 특히 대규모 언어 모델에서 발생하는 전자 폐기물이 수년 내로 크게 증가할 수 있다는 결과를 도출했는데, 감축 조치를 시행하지 않으면 전자 폐기물은 2030년까지 연간 250만 톤에 달할 수 있다고 경고하고 있다.
‘전자 폐기물(e-waste)’란?
우리가 ‘구식’이거나 고장난 전자 기기를 버릴 때, 이들은 전자 폐기물로 간주된다. 즉, 컴퓨터, 스마트폰, 충전기와 케이블, 전자 장난감, 자동차, 대형 서버 시스템 등이 포함된다. 전자 폐기물은 전 세계에서 매년 발생하는 총 유해 폐기물의 70%를 차지하지만, 그중 12.5 %만이 재활용된다. 참고로 The World Counts의 실시간 카운터에서 보여주고 있듯이 전자 폐기물은 지금 이 순간에도 계속해서 빠르게 증가하고 있다. (관련 링크 바로 가기)
전자 폐기물은 재활용률이 높지 않기에 그 양을 줄이기 위해 노력해야 하지만, 낮은 재활용률 보다 큰 문제는 ‘유해 물질 방출’이다. 전자 폐기물은 부적절한 폐기 과정에서 납, 수은 같은 유해 물질이 방출되어 생태계와 인체 건강에 해를 끼칠 수 있다.
‘Now or Never’
2024년 10월 28일 발표된 이번 연구 결과는 텍스트, 이미지, 비디오 또는 음악을 대규모 데이터 세트에서 생성하는 ‘생성형 AI 알고리즘’에서 발생하는 전자 폐기물에 초점을 맞추고 있다. 이미 연구를 통해 밝혀진 바에 따르면 AI는 이미 매우 높은 에너지 요구량을 가지고 있는데, 예를 들어 SemiAnalysis의 계산에 따르면 AI로 인해 2030년까지 전 세계 에너지 생산의 4.5%를 데이터 센터가 사용할 수 있다고 한다.
하지만 문제는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 프로그램에서 발생하는 전자 폐기물 양이 명확하지 않다는 점이다. 전자 폐기물 양을 정확하게 예측하기 어려운 이유는 AI 학습과 사용에 필요한 모든 컴퓨터 리소스를 포함해야 하기 때문이다. 또한 생성형 AI는 하드웨어 인프라와 칩 기술의 급속한 발전에 의존하므로, 하드웨어가 업데이트되거나 교체됨에 따라 더 많은 전자 폐기물이 발생할 것으로 보인다. 따라서 AI가 통제 불가능한 수준으로 증가하기 전, 현재의 전자 폐기물 문제에 대처하는 것이 훨씬 더 쉽고 비용 효율적인 방법인 셈이다.
전자 폐기물을 감축하려면?
연구진은 이번 연구에서 전자 폐기물 감축을 위한 해결책을 제시하고 있다. 특히 생성형 AI 하드웨어의 수명 연장, 재사용, 재활용 전략을 통해 전자 폐기물 발생을 16%에서 86%까지 줄일 수 있다고 추정했는데, 이러한 노력이 널리 확산되면 전자 폐기물을 크게 줄일 수 있는 기회가 될 수 있다.
연구진은 먼저 전자 폐기물 규모를 정량화하기 위한 모델을 만들었다. 그 결과 AI 성장이 가속화된 시나리오에서 연간 500만 톤의 전자 폐기물이 발생할 수 있다고 예측했다. 하지만 연구진은 인공지능 관련 산업의 급격한 변화로 인해 이 추정치가 과소평가되었을 수 있다고 설명하며, 반도체 수입에 대한 지정학적 제한과 서버 교체 속도 증가가 생성형 AI와 관련된 전자 폐기물 발생을 더욱 심화시킬 수 있다고 경고하고 있다. 또한 이 연구는 대규모 언어 모델과 같은 생성형 AI 시스템에서 발생하는 전자 폐기물만을 포함했으며, 다른 형태의 AI에서 발생하는 전자 폐기물은 포함하지 않았다.
분명한 점은 AI 생태계 전반에서 발생하는 전자 폐기물은 상당하다는 점이다. AI 기술의 활용이 증가함에 따라 이 수치가 크게 상승할 것으로 예측하며, 다양한 형태의 AI로 인한 환경 문제가 복합적으로 발생할 수 있다.
연구진은 전자 폐기물 문제가 세계적으로 영향을 미칠 수 있으므로 전자 폐기물 감축을 위한 글로벌 전략이 필요하다고 주장한다. 연구진이 제안한 ‘순환 경제 전략’은 폐기물을 최소화하고 컴퓨터 하드웨어의 효율성 향상을 목표로 하는데, 주로 기존 하드웨어의 사용 수명 연장을 통해 새 장비 구매를 늦추고 컴퓨터 부품의 재사용 및 재제조, 재활용이 가능한 하드웨어 자재 추출 등이 포함된다. 연구진은 정부의 정책 지원을 기반으로 산업과 지역 사회에 널리 구현되면 더욱 큰 잠재력을 보일 것이라고 설명한다.
또한 연구진은 지역 사회 기반 프로그램과 기업과의 파트너십을 통해 기업과 소비자가 전자 제품을 지속 가능하게 관리할 수 있도록 돕는 전자 폐기물 수집 및 재활용 노력을 촉진하고 있다고 주장하며, 전자 폐기물이 환경과 건강에 미치는 피해를 완화하기 위해서는 형평성 있는 국경 간 관리 전략이 반드시 필요하다고 강조하고 있다.
출처 : 사이언스 타임즈/과학기술/정보통신기술 김민재 리포터, 2024.11.4.
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